1.幾種拷貝方式的比較
from copy import deepcopy
a = [1,2,[3,4,5]]
a1 = a #直接賦值，傳引用
a2 = a.copy() #shallow copy
a3 = deepcopy(a) #deep copy
a4 = a[:] #slice: shallow copy
a[0] = 6 #改變原物件中的可變型別和不可變型別
a[2][0] = 7
# print(a)
# print(a1)
# print(a2)
# print(a3)
# print(a4)
#輸出結果：
# [6, 2, [7, 4, 5]]
# [6, 2, [7, 4, 5]] #直接傳引用，導致原物件和引用物件指向同一片記憶體區域，修改同步
# [1, 2, [7, 4, 5]] #淺拷貝，對於不可變物件，修改時會改變對應元素，但可變物件不會
# [1, 2, [3, 4, 5]] #深拷貝，遞迴地拷貝內部所有元素，因而是獨立部分
# [1, 2, [7, 4, 5]] #這裡切片實現的是 淺拷貝
2. 切片賦值
對於切片賦值，請看原理：
list 本身會有__setitem__的方法，檢視是不是傳入slice物件（isinstance），如果是slice物件，通過slice物件的start,stop,step索引值進行賦值
本質上，容器型別，都會有對應的__getitem__ / __setitem__的方法，get/set對應的需求的值。
這裡就可以發現，實際上是對於源陣列本身的物件位址開始賦值（個人猜測，memcpy是體現深拷貝的地方）。
驗證這種方法對於右端待複製值是深拷貝：
a = [1,2,[3,4,5]]
b = [6,7,8]
a[0:2] = b
print(a)
print(b)
b[0] = 9
print(a)
print(b)
# 輸出結果：
# [6, 7, 8, [3, 4, 5]]
# [6, 7, 8]
# [6, 7, 8, [3, 4, 5]]
# [9, 7, 8]
3. 其他驚喜發現
為什麼python的slice本身是淺拷貝？
這裡的for迴圈對於src和dect的賦值，看起來是淺拷貝的形式，沒有發現對應的深拷貝。
4. 函式內部的可變物件傳參
# -*- coding: utf-8 -*-
"""created on wed feb 16 19:09:32 2022
@author: [email protected]
"""def change_assign(a):
res =
a = res
def change_slice_assign(a):
res =
a[:] = res
a = [1,2]
change_assign(a)
print(a) #輸出的是原來的a，沒有經過改變
change_slice_assign(a)
print(a) #輸出的是改變的a，因為可變型別傳參，更像是c++裡面的引用傳參機制
這裡的 a 已經不是作為原來傳進來的 a 處理了，而是相當於新建了區域性變數 a 作為 res 的引用
python 處理變數搜尋具有legb原則，參考：
所以沒有對 a 進行修改，導致看起來是可變引數沒有修改，而實際上是生成了物件引用的本地變數，函式結束時就不存在了。
而下面的change_slice_assign則使用之前提到的切片淺拷貝賦值，實現了對於res的拷貝。
另外，補充一點 在函式中的 += 和 = 也有類似的區別問題
def change_add(a):
a = a + a
def change_iadd(a):
a += a
a = [1,2]
change_add(a)
print(a) #輸出的是原來的a，沒有經過改變
change_iadd(a)
print(a) #輸出的是改變的a，因為+= __iadd__: in-place add
a[:] = a + a
則可以解決這一問題。
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